Für das Problem der ungenauen KI-generierten Ergebnisse bieten die Malette Art-Workflows mehrstufige Optimierungsstrategien:
- Stichwort Technik::
- Übernahme der Struktur "Motiv + Umgebung + Stil + Details" (z. B. "junges Mädchen in chinesischem Kleid unter Kirschblütenbaum, Cyberpunk-Stil, 4K HD")
- Verwendung der in die Plattform integrierten Wortassoziationsfunktion (bei Eingabe von "Sonnenuntergang" werden automatisch verwandte Wörter vorgeschlagen).
- Parametrisierung::
- Grundeinstellungen: Eine Auflösung von 768 x 1024 oder höher wird empfohlen, um Detailverluste zu vermeiden.
- Fortgeschrittene Optionen: CFG bis 7-12 Ausgleich zwischen Kreativität und Kontrollierbarkeit
- Saatgutfixierungsfunktion: Feinabstimmung der festen Saatgutwerte für zufriedenstellende Ergebnisse
- Iterative Optimierung::
- Mehrere Korrekturrunden unter Verwendung des Graph-to-Graph-Workflows
- Teilweises Neuzeichnen des Problembereichs in Kombination mit dem Maskenwerkzeug
Tipps für Fortgeschrittene: Speichern Sie Parameterkombinationen erfolgreicher Fälle und erstellen Sie eine Bibliothek mit persönlichen Vorlagen für die Stapelverarbeitung.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMalette Art: eine KI-basierte Authoring-Plattform für Workflow-generierte Bilder und VideosDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich die Übereinstimmung zwischen KI-generierten Bildern und dem gewünschten Effekt verbessern?
